第29卷第1期地球科学)))中国地质大学学报Vol.29No.1 2004年1月Ear th ScienceÃ)ÃJournal of China University of Geosciences Jan.2004
甘甫平1,2，刘圣伟3，周强2,3
1.北京大学地球与空间科学学院，北京100871
2.中国国土资源航空物探遥感中心，北京100083
3.中国地质大学地球科学与资源学院，北京100083
摘要：利用高光谱图谱结合特征开展矿山污染直接识别研究.首先详细分析了德兴铜矿矿山污染(废矿、废水以及植被)地物的光谱特征，总结出可利用于直接识别和提取这些污染物的特征光谱，从而利用矿区航天Hyper ion高光谱数据并以矿物识别谱系技术为主有效地识别出矿区的污染类型及其分布.对于以黄铁矿等含铁矿物为主的围岩或贫矿矿石的氧化污染利用700nm、1000nm以及2200nm附近的特征吸收分别识别出含F e3+矿物及其Fe2+和Fe3+混合矿物，并进一步根据光谱特征识别出赤铁矿和针铁矿；根据矿区水体在600nm附近吸收特征的差异相对区分出酸性水、碱性水和中性水；根据植被在685nm附近的最大吸收深度相对地划分植被污染程度.最后建议建立矿山污染地物光谱数据库.该研究为利用高光谱的技术优 势快速且有效地直接识别与提取出污染源的种类、类型并分析其潜在的污染趋势提供了新的思路，为矿山污染监测、治理规划和复垦提供了新技术和知识支撑.
关键词：高光谱；矿山污染;Hyperion；含铁矿物；水污染；植被污染；德兴铜矿.
中图分类号:P627文章编号:1000-2383(2004)01-0119-08收稿日期:2003-06-18
Identification of Mining Pollution Using Hyperion Data at
Dexing Copper Mine in Jiangxi Province,China诺顿安全特警
GAN Fu-ping1,2,LIU Sheng-wei3,ZH OU Qiang2,3
1.S chool of Ear th and Space S ciences,Peking Univer sity,Beij ing100871,China
2.China A ero Geophysical Sur v e y and Remote S ensing Center for L and and Resources,Beij ing100083,China
3.S chool of the Ear th Scie nc es a nd R esou rces,China Univ ersity o f Geosciences,Beij ing100083,China
Abstract:T he pro cess of contaminat ion identification at Dexing copper mine based on the spectral featur e of po llutions such as mine offal,w aste water and vegetat ion and so on are investig ated using spectral identificat ion tree technique for Hyperion data.T he spectr a of various surface materials at mine are analyzed at first.And then t he different contaminations,the Fe-bearing minerals including Fe3+and mix tur e of Fe2+and F e3+based o n the spectral absorpt ion feature of700nm,1000nm and2200nm,the pollution w ater and their relative pH based o n t he spectral feature of600nm,the vegetation contamination caused by mine offal and pollution w ater based on the maximum absor ption of spectr al depth between580nm-750nm,are ident ified and ex tracted us-ing Hyperion data.T he spectral database of mining pollution is pr oposed.A good idea of identify ing mining pollution quickly and directly is put forw ard using hyperspectral imaging technique.T he project can be very practical in terms of technical suppor t for in-specting and sur veying,manag ing and planning,r emedial action of mine envir onment.
Key w ords:hyperspecrtal imaging;mine co ntamination;Hyperion;Fe-bearing mineral;pollution water;contamination vegeta-tion;Dex ing copper mine.
基金项目：国家自然科学基金项目(No.40201034)；国土资源部/十五0重点科研项目(No.2002206).
作者简介：甘甫平(1971-)，男，博士后,2001年毕业于中国地质大学(北京)，获工学博士学位，主要研究方向为高光谱遥感技术及其应用、遥感信息模型与图像处理.E-mail:fpgan@263
高光谱地物识别是基于地物谱的指纹效应，通
过高光谱数据的重建光谱与矿物标准光谱或实测光
谱的定量对比分析，实现利用宏观手段(遥感技术)
对微观地物(如矿物、污染物质等)进行直接识别.矿
山污染物因光谱反射率低、光谱混合(复合)等现象
明显而极难识别，需要做专门的研究.目前欧美一些
发达国家已经相继利用高光谱技术展开矿山污染调
查(Mars and Crow ley,2003;Sw ayze et al .,2000;
M INEO,2002).由于数据获取困难以及其他原因,
我国在这方面的研究较少.在未来几年内，国内外将
有一系列搭载有高光谱仪的卫星上天，并基本进入
商业运营.如ARIES-1卫星搭载的ARES-1以及
我国正在规划中的资源环境小卫星(1+2星计
划)都将搭载高光谱仪.其光谱分辨率一般在几nm
到20nm 之间，空间分辨率在几m 到50m 之间，完
全适用于资源环境与污染调查以及动态监测等.高
光谱技术的发展与数据源的广泛性将开创高光谱技
术的航天时代，标志着高光谱应用的高潮即将到来,
并可能取代多光谱数据而成为下一步应用的主流.
在矿山污染治理与环境整顿方面，我国虽取得
了一些阶段性的成果，但是对全国矿山环境恶化趋
势还未得到有效的遏制，矿区废水、废气与固体废物
杂志创刊词
污染严重及矿山植被、土地、水生态破坏问题突出.
只有在对矿山污染情况了解的情况下，才能够有的
放矢地进行污染治理与复垦规划，并防止治理区的
再度污染恶化.在这种情况下，采用先进的高光谱技
术对矿山污染进行直接识别尤为必要.
本文以德兴铜矿矿山为例，利用航天H yperion
高光谱数据研究矿山污染物的识别.在对矿山野外
光谱特征综合分析与总结的基础之上，综合考虑污
染物的光谱特征，展开对废矿中如黄铁矿等氧化所
造成的铁污染、选冶废水所产生的水污染以及植被
出则谦谦以自悔
污染等信息的提取研究，以便为矿山污染治理与管
理决策快速提供本地信息，也正好和当前我国矿山
污染监测的紧迫性与高光谱技术的发展相呼应.1 德兴铜矿矿山污染类型及光谱特征
1.1 矿山概况与污染类型
德兴铜矿主要由铜厂、朱砂红和富家坞矿床组
成，是世界上已探明铜储量在800万t 以上的特大
型斑岩铜矿之一.与绝大多数矿山一样，其主要污染
类型包括污染源如废矿(包括采矿场、废石堆以及堆浸场的废矿等)和废水(包括选冶废水、金属酸化反应生成的污染水等)以及造成的植被与土壤污染(图1).废矿污染源主要有铜厂采矿场、西源废石场与祝
家堆浸场(或祝家废石场)，由花岗闪长斑岩、凝灰岩、千枚岩等岩石组成，具有典型斑岩铜矿的基本特征，矿石矿物主要为黄铁矿、黄铜矿和辉钼矿等(朱训等,1981).废矿堆、堆浸场、采矿场以及矿区的一些氧化富集带中大量的贫铜废矿及黄铁矿等在南方潮湿氧化的环境以及雨水冲刷淋滤作用下，形成不同铁矿物的次生富集带，造成不同程度金属面源污染.铜矿的采选冶所产生的废矿、废渣和废水由4个尾矿库以及一些酸性废水调节库进行堆积、治理和调节.尾矿库砂以及一些选冶废水中包含大量的选矿药剂.这些选矿药剂由捕收剂、起泡剂和调整剂三大类组成.捕收剂主要由乙基黄药与丁基黄药或定铵黑药组成，同时煤油作为辉钼矿的捕收剂；常用起泡剂有2号浮选油和醚醇；石灰、硫化钠、水玻璃、六偏磷酸钠以及硫酸、硫氢化钠分别作为不同阶段的抑制剂、活化剂、介质调整剂和絮凝剂.这些水质pH 值约为11.其坝前渗水、排洪井、排洪斜槽溢出水均可造成流域内面源性的碱性污染(吴飞,2000).以废矿堆、采矿场和堆浸场以及尾矿库等点源污染为中心，造成流域内不规律扩散分布的面源性金属污染以及水体或土壤酸碱污染，二者相互依存,
图1 矿山废弃物分布示意图(根据江西铜业公司/德兴铜矿总体部署图0修编)Fig.1Distribution of mining waste
120地球科学)))中国地质大学学报第29卷
图2 废弃物光谱特征
F ig.2Spectra of mining offal
a.新鲜岩石，表面颜灰;
b.弱风化，表面颜黄;
c.强氧化，表面颜棕红
造成矿区土壤、植被以及河流不同程度的污染.随着
矿山生产的发展和人们对环境污染的日益重视，在
点源污染治理方面取得了一系列成果.但是值得重
视的是，在污染物结构中，污染已从点源污染向非点
源污染转化，有害污染物以更为隐蔽的方式积累和
转移着.
1.2 污染类型光谱特征
对点源或面源污染的光谱特征进行系统总结与
分析，是高光谱地物信息提取的关键环节.为此，于
2002年11月中旬进行了实地野外光谱测试.按废
矿堆、酸性废水分布带、碱性废水分布带以及矿石泥
石流分布带这4个剖面重点测试了矿区内不同类型
的水体(尾矿废水(碱性)、选冶废水(酸性)、地表小
径流以及河流水系)、植被(以芦苇为主)、土壤、回收
矿石场、废矿堆积场和堆浸场以及氧化地表等地物.
下面从固体废弃物、水体和植被3个光谱单元进行分析.1.2.1 废弃物光谱单元 主要分布于西源废石场、祝家堆浸场以及富家坞采矿场等，岩石类型为花岗
闪长斑岩、凝灰岩和千枚岩等，颜为灰、灰白
或灰黑.但大部已经风化或发生不同程度的氧化,
尤其是主要废矿石(如黄铁矿等)在南方潮湿多雨的
北京高校对超期学生发逾期警告环境下氧化成褐铁矿或高价铁化合物而使地表具有
黄)橙)红)暗红(棕红)的变化，表现一
定的氧化强度.从图2可见，废石堆等固体废弃物在
700nm 和1000nm 均具有3价和2价铁离子以及
2200nm 附近A-l OH 或Fe -OH 的吸收特征.从波
谱特征可知，该区固体废弃物污染更多地是由于含
黄铁矿的岩石经风化和氧化淋滤产生褐铁矿或在富
氧的条件下完全氧化而蚀变成高价铁(如黄钾铁钒)
而造成铁金属污染.1.2.2 水体光谱单元 主要测试研究矿区酸性废水、碱性废水以及矿区流域内的大坞河和乐安河河水的光谱特征.其共同的特点是光谱反射率低，平均5%左右，从近岸到水域中心其反射率逐渐降低.图3a )c 为沿矿石堆浸场分布于一级级的阶梯状调节池中的低品位铜矿石在萃取中进行堆浸和循环淋滤时所产生的酸性废水的光谱特征.这些废水pH 值约为2(吴飞,2000)，经过废水调节池处理后其铜含量逐渐减低，水从橙红到铜兰浅红，光谱特征从在630nm (橙红波段)附近的强反射峰偏移到600nm 附近，且反射峰值逐渐降低乃至十分微弱(图3c).另外从光谱特征也可见在浅水区水体底质对光谱特征的反射率影响较大.图3d 为4号尾矿库较为清澈的碱性水体(pH 值约为11)(吴飞,2000)的光谱特征.与酸性废水的对称性分布的反射峰不同的是其反射峰成非对称，在蓝光区光谱特征较缓而在橙红光区较陡，特征反射峰位于580nm 左右.
河水的光谱(图3e,3f)兼具酸性水与碱性水的特征，尤其是大坞河河水体现的这种特征非常明显，这主要是由于大坞河河水由采矿区流出，在物源上具有同源性.1.2.3 植被光谱单元 植被污染主要表现在矿山粉尘所造成的大气污染以及各种废水和固体废弃物造成的酸碱和重金属等毒害变异现象.图4中废水池边的芦苇(19-073,074,076,077)与较远的芦苇(19-082,083)相比，可见光波段的吸收减弱，反射增强，
蓝光波段和红光波段的反射率升高，红谷明显变弱，红边/蓝移0.其中,19-073与074为叶面发黄干枯的芦苇光谱特征.这些变异特征与前人研究的植物重金属中毒变异特征相类似(Jago et al .,1999).
121
第1期 甘甫平等：德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究
图3水体光谱特征
Fig.3Spectr a of w ater from mine
图中数字表示测试处离岸距离;a) c.酸性水体光谱特征;d.碱性水体光谱特征;e.大坞河河水;f.
乐安河河水
图4植物光谱特征
F ig.4Spectra of veg etation
2高光谱矿山污染信息分类识别
2.1Hyperion数据特征与辐射校正
Hy perion是美国地球观察卫星EO-1(Earth Observing-1)搭载的高光谱成像仪(Liao et al., 2000).该卫星是美国NASA面向下一世纪为接替Landsat7而研制的一新型地球观测卫星，于2000年11月发射升空.为了与Landsat ETM+传感器对比,EO-1的轨道与Landsat7几乎相同，太阳同步轨道，轨道高度705km，倾角98.7b，仅以1min之差对同一地区重复成像.H yperion光谱区间为400~ 2500nm,220波段，光谱分辨率10nm，空间分辨率30m，其谱特征适合于地物信息提取.
严格的大气校正是正确识别地物类型的基础.因此对所购数据经系统校正和辐射定标处理之后，采用Acron v.4软件作大气校正，将辐射值数据转换成地面反照率度数据.Acron(2003)是ImSpec公司基于M ODTRAN4开发的大气校正和波谱重建软件，其原理是用成像光谱数据940nm和1140 nm附近水蒸气通道的吸收深度，逐个像元地反演水蒸气柱的含量，代入大气传输模型MODT RAN4计算大气中气体、分子和气溶胶的光学效应，对数据作大气校正，将其转换成地面视反射率数据.1140 nm的吸收为孤立的水分子基谐振动的合频(M1+M2 +M3);940nm的吸收为孤立的水分子基谐振动的倍频和合频(2M1+M3).
Hy perion是利用16阵列进行推扫，个别波段图像具有明显的纵向条带，北部乐安河一带及铜厂采矿场上部有少量云覆盖(图5)，总的来说数据质量较好.对图像进行去条带处理和运用空间域低通滤波对数据作平滑化处理以消除和压制条带和噪声后，图像质量有较大改善.平滑后的数据中，植被、矿石堆(氧化)、水体地物的影像波谱(图5)的特征谱带表现明显，基本反映不同地物的光谱特征.
2.2矿山污染信息识别与提取
2.2.1金属污染识别废矿堆、堆浸场、采矿厂以及矿区的一些氧化富集带中大量的贫铜废矿以及黄铁矿，尤其是黄铁矿作为废矿的主要组成成分，在富氧环境极易褐铁矿化，不仅造成矿区铁金属污染而且也同时可能造成该区土壤和水域的酸化，使矿山趋于区域性的环境恶化.有研究认为黄铁矿的氧化
122地球科学)))中国地质大学学报第29卷
图5 矿区部分高光谱Hyperio n 影像图(左)及其辐射校正前后光谱对比(右)
Fig.5Hyperion data cube (left)and spectral comparisons betw een row and reco rrected data (rig ht)
影像波谱中，蓝表示校正前;
红表示校正后我国城市的市花
图6 矿山污染信息(a-c：灰白)提取
Fig.6Co ntaminatio n information(gray in image of a-c)identification and ex traction of mine
a.三价铁化合物;
b.含Fe 2+与F e 3+混合矿物;
父子tckc.水域;
d.植被污染
程度与环境污染程度密切相关(卢龙等,2002)，根据
氧化程度可以探讨重金属元素在氧化过程中的迁移
以及土壤水质的酸化(Sw ayze et al .,2000)，为矿
山环境评价和治理提供技术与知识支撑.
在对野外实测光谱和褐铁矿组成矿物以及高价
硫酸铁(如黄钾铁钒)光谱分析的基础之上，根据其特征谱带，分别建立含Fe 2+与Fe 3+铁矿物及其组合矿物的识别规则，利用高光谱矿物识别谱系(甘甫平等,2003;Gan et al .,2003)进行矿区铁化合物相应信息的提取.Fe 2+与Fe 3+矿物在风化以及氧化淋滤等物理和化学作用下，相互包裹使地物光谱具有复合或混合的特征，而使含部分Fe 2+与Fe 3+矿物难以直接识别.考虑到氧化强弱与Fe -OH 特征吸收峰相关，因此有无该特征也作为含铁矿物识别(主要为高123
第1期 甘甫平等：德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议